Ming(✸,✸)

@nopinduoduo 等佬的教程

利用 Tailscale + ssh 终于打通了我的macmini 跟windows 现在两台设备终于可以完全互通了

I turned The Minimalist Entrepreneur into 9 Claude Code skills. /find-community — find your people /validate-idea — test before you build /mvp — ship in a weekend /first-customers — sell to 100 people /pricing — charge something /marketing-plan — make fans, not headlines /grow-sustainably — spend less than you make /company-values — define your culture /minimalist-review — gut-check any decision github.com/slavingia/skil…

@jakevin7 佬，可以分享下怎么分析 anti 的 language server 服务的吗

用 Antigravity 但想在 Claude Code / Cursor / Continue 里用？ 之前写了个工具 open-antigravity ，它把 Antigravity 暴露为标准 OpenAI & Anthropic 兼容 API： npm run dev 启动 设置 base_url=localhost:4000 任何 AI 客户端直接用 零依赖、TypeScript、双协议、streaming 全支持 github.com/jackwener/open…

我们上周的论文， Memory Sparse Attention，很多推友在评论区追问技术细节。 我们的技术生态 @troyhua 写了一篇完整的架构拆解，用了remotion + claude code 通过小视频把五个核心设计讲透了： 1）怎么把 1 亿 token 的 KV cache 压到能跑的大小 2）GPU 放路由键，CPU 放内容，分层存储怎么做的 3）稀疏路由怎么从 1 亿 token 里毫秒级找到相关文档 4）检索和生成在一个 pass 里完成，端到端可微 5）Document-wise RoPE：训练 64K，推理 1 亿，位置编码不爆 想看硬核技术细节的推友，这篇是目前最完整的一篇。

Claude Code 开发者 Thariq 的 Claude Code 系列实践分享，非常值得关注学习！他把历史文章都整理在这个帖子里了，咱们一起看看都有哪些宝藏经验可以学。 先放太长不读版： 1. Skills：Agent 能力的可复用、可演化基础 2. Action Space 设计：以模型真实能力为导向，而非预设 3. Prompt Caching：生产级长会话的经济基础 4. 文件系统 + Bash：Agent 的持久状态与通用计算能力 5. Playgrounds：可视化交互的突破 -- 展开每个实践角度和 takeaway 总结 -- 1. Skills：Agent 能力的可复用、可演化基础 · Skills ≠ “只是 Markdown 文件”，而是文件夹 + 脚本 + 资产 + 钩子的复合体，支持渐进披露。 · 最高价值类型（9类）： · 库/API 参考 + gotchas（最常见高 ROI） · 产品验证（自动化测试、断言、录屏验证） · 数据获取与分析（漏斗、cohort、Grafana 映射） · 业务流程自动化（standup、ticket 创建、weekly recap） · 代码脚手架与模板 · 代码质量与审查（adversarial review、style enforcement） · CI/CD 与部署（babysit PR、渐进 rollout、cherry-pick） · Runbooks（症状→工具→报告） · 基础设施运维（orphans清理、成本调查） · 关键实践： · 聚焦“gotchas”而非 obvious 知识。 · 用文件系统分层组织 → 让模型自主决定何时深入读取。 · 存储记忆（日志/JSON/SQLite），用${CLAUDE_PLUGIN_DATA}持久化。 · 提供辅助脚本，让模型专注组合而非重写 boilerplate。 · 描述字段写成“触发条件”，而非摘要。 · Hooks 用于动态行为（如 /careful防rm -rf、/freeze 限目录）。 · 分发：小团队检入 repo，大团队建内部 marketplace + 审核机制。 · 度量：PreToolUse 钩子记录使用率，迭代低活跃skill。 Takeaway：Skills 是将组织专有知识、流程、陷阱转化为可共享、可演化、可组合的能力，是 Agent 工程从“提示”转向“环境设计”的核心跃迁。 2. Action Space 设计：以模型真实能力为导向，而非预设 · 不要预先假设工具集 → 通过持续观察模型输出迭代。 · 演进案例： · 用户交互：从纯文本 → 结构化 AskUserQuestion（多选项、阻塞等待） · 任务管理：从 Todo → Task（支持依赖、Sub Agents 协作、可修改） · 上下文构建：从被动 RAG → Grep + 渐进披露（模型自主层层挖掘） · 优先小而精工具，避免过载。 · Sub Agents 模式（如 Claude Code Guide）处理元问题，保持主上下文干净。 · 核心思维：像 Agent 一样思考 → 如果你是模型，面对这个问题最想要什么工具？ Takeaway：好的 action space 是实验+观察的产物，随模型能力提升而演进（Todo→Task、RAG→grep+披露）。 3. Prompt Caching：生产级长会话的经济基础 · 缓存靠前缀匹配，任何前缀变更都失效整条。 · 布局铁律：静态在前、动态在后（system prompt + tools + claude.md → session context → messages）。 · 常见破坏点：时间戳、工具顺序随机、参数变更、模型切换。 · 应对： · 更新信息用消息而非改 prompt。 · 不要中途加/删工具（用 Enter/ExitPlanMode 工具模拟状态）。 · Tool search用defer_loading（轻量stub，按需加载完整schema）。 · Compaction 必须 cache-safe forking（复用父会话前缀 + compaction prompt 作为 user message）。 · 监控：像监控可用性一样监控hit rate，命中率掉几%就是SEV。 Takeaway：缓存不是优化，而是整个系统的设计约束。围绕它构建 Plan Mode、Tool Search、Compaction，才能规模化长会话。 4. 文件系统 + Bash：Agent 的持久状态与通用计算能力 · 文件系统是天然的持久记忆、验证、Multi Agents 协作层（远优于全塞上下文）。 · 用途：邮件分析、规划草稿、Sub Agents 协作、架构记忆银行。 · 即使非编码 Agent 也强烈需要 Bash： · 保存中间结果 + grep 实现复杂处理（支出统计、API 链式调用）。 · ffmpeg 视频剪辑、cron 定时任务。 · 组合性 + 可验证性（模型可多次尝试、验证输出）。 · 安全：沙箱 + 权限控制（Claude Agent SDK已内置）。 Takeaway：文件系统 + Bash = Agent 的“外部大脑 + 双手”，让模型能迭代、验证、组合，而非一次性猜对。 5. Playgrounds：可视化交互的突破 · 生成独立 HTML 界面，实现终端难以表达的交互： · 架构可视化 + 用户评论 · UI 迭代、游戏平衡 · 写作审阅（inline 建议、接受/拒绝） · 核心：把“独特交互方式”描述给模型，让它自己表达成 HTML。 Takeaway：突破纯文本局限，开启视觉+交互闭环迭代。 整体工程哲学 · Agent 成功的关键不是模型聪明程度，而是系统工程：文件系统 + Skills + Bash + 渐进披露 + 缓存优化 + 模型行为观察，也被成为 Harness Engineering。 · 从“提示工程” → “环境设计”范式转变。 · 持续实验、读输出、“像 Agent 一样思考”，迭代工具与抽象。 · 这些经验对任何想构建可靠、可规模化 AI Agent 的人都有极高参考价值。

一个超轻量、高性能的 Cloudflare WARP SOCKS5 Docker 代理。 完美平替 caomingjun/warp 的终极方案。 启动后，将你的应用（Telegram、v2ray、Xray、AIzaSy、Grok2API 等）的 SOCKS5 代理指向 127.0.0.1:1080，你的出站流量就已经被 Cloudflare 骨干网完美接管并洗白了！ github.com/ccbkkb/MicroWA…

🔥兄弟们！MiniMax 官方终于把压箱底的硬核技能包开源了！🔥 github.com/MiniMax-AI/ski… 这不是普通的 prompt 集合，而是专门给 AI 写代码的“专家外挂”！ 直接丢给 Claude / Cursor / Windsurf / OpenCode 用，代码质量起飞！ 核心技能包包含： ✅ frontend-dev（React/Next.js + Tailwind + Framer + AI生图/视频） ✅ fullstack-dev（前后端+认证+数据库+WebSocket实时） ✅ Android / iOS 原生开发 ✅ GLSL Shader 狂魔专用 ✅ 自动生成 PPTX / PDF / Excel 的办公神器 ✅ GIF 动态贴纸一键机（带字幕超丝滑） 一句话总结：你让 AI 写代码，它以前是“大学生水平”，装上这个 skills 直接变“5年+资深工程师”输出。 有在用 Cursor / Claude Code 的兄弟，强烈建议 试试～

Today I'm releasing my entire newsletter archive (350+ posts) and all podcast transcripts (300+ episodes) as AI-friendly Markdown files. Plus an MCP server and GitHub repo. A few months ago I shared my podcast transcripts on a whim, and y'all built the most amazing things—an RPG game, a parenting wisdom site, infographics, a Twitter bot, and 50+ other projects. Let's see what happens when I give you even more data. Grab the data here: LennysData.com. Paid subscribers get all of the data (some 350 posts and 300 transcripts). Free subscribers get a subset. I don’t think anyone’s ever done anything like this before, and I’m excited to give you this excuse to play with that AI tool you've been meaning to try. Here’s my challenge to you: build something, and let me know about it. I’ll pick my favorite and give you a free 1-year subscription to the newsletter. Just post a link to your project in the comments here: lennysnewsletter.com/p/how-i-built-…. If you’ve already built something, slurp in this new data and submit it, too. I’ll pick a winner on April 15th. Check out today's newsletter post for inspiration on what you could to build: lennysnewsletter.com/p/how-i-built-… LFG.

@mtrainier2020 让我想起了那个在 pdf 里面装 os 的大神

这个哥们牛逼plus啊。 把一个 WebAssembly（WASM）解释器 hard-coded的方式嵌入到了 Transformer 模型的权重里，而且是无损的（losslessly）。 这相当于在 LLM 内部运行着一台真正的计算机。 这台计算机可以 实际执行计算（run computations），而不是像现在大多数模型那样，只是通过infer来给出计算结果。 这个思路有点类似于TI的dsp芯片， arm负责逻辑思维，然后dsp专门负责高速数据计算。各取所长。 那么类比一下，LLM 老算不清3.11 与3.8哪个大的问题可以通过构建一种 混合架构（hybrid architectures）： 1. 神经网络 负责 推理和理解（reasoning） 2. 嵌入式解释器 / 计算引擎 负责 高精度计算 这样就能同时兼顾 智能推理能力 和 确定性计算精度。 这对，数值计算，物理模拟，金融建模，密码学运算有很大好处。

@jakevin7 上午看还是 0.4 这会就 0.6 了太快了

OpenCLI v0.6.0 发布了 🎉欢迎关注！ Contributor的数量马上就要破 10 啦！ 新增 opencli setup & docter 命令，交互式 TUI 一键配置 Playwright MCP token 到所有 AI coding 工具（Claude Code、Gemini CLI、Cursor、Codex、Antigravity 等）。 还加了从 Chrome extension 自动发现 token 的能力，不用再手动复制粘贴了。doctor 命令也加了彩色输出和智能跳过。 大规模代码去重：提取了 interceptor、version、constants 等共享模块，消除了 3 处重复的 XHR/Fetch interceptor 和 新增了很多测试 当然各种各样的修复 bug 和 网页关闭等打磨都不说了 很惊喜的是，社区里面甚至有韩国人贡献了 Coupang 搜索和加购 github.com/jackwener/open…

@Jason23818126 耐何没有卡啊

聊天 = 训练数据？OpenClaw-RL 把「边用边学」玩明白了 今天刷到个超级硬核的开源项目：OpenClaw-RL 这是 OpenClaw 的强化学习升级版。 你平时怎么跟它聊天，它就怎么偷偷用这些对话来训练自己，越用越懂你、越用越聪明。 传统 AI 助手：改个 prompt 就到头了。 OpenClaw-RL ：把你每一次纠正、重问、不满意、夸奖……全都自动变成训练信号，后台异步强化学习，完全不影响你正常用。 - 本地跑，隐私不外泄 - 支持个人日常对话优化，也能搞通用 Agent（终端、GUI 、工具调用） - 已开源完整框架 + arXiv技术报告，代码更新非常勤快 开源地址： github.com/Gen-Verse/Open… 如果对 Agent 在线 RL 、从人类自然反馈中学习、或者“个人 AI 数字分身自我成长”感兴趣，这个项目目前是少有的把 idea 落到可玩代码的框架。

@Gorden_Sun 本地都有模型了，接入其他 agent 也可以啊，为什么要用这个？ 它的优势是什么？

OpenJarvis：本地优先的AI Agent框架 斯坦福开源，支持Ollama、vLLM、SGLang、llama.cpp等多种本地推理服务，也可以切换到API。 Github：github.com/open-jarvis/Op…

@Cli13146688 @geekbb 请教一下 grok 杂搞？注册一堆 x 吗？

@geekbb codex 和 grok 会搞，别人站里还有 claude 是怎么弄的

我现在就是 CLI Proxy API & Sub2API 双持，前者主要用兄弟们在网上分享的 Codex token，我有搜集癖，大概收集到七万多个，虽然大部分失效了…… 后者用自己注册的 OpenAI 帐号，有十多个，非常稳定。

reddit 是投资人的必备网站了，用 CLI + AI agent 直接把效率拉满，还可以做信息驱动分析等等 下面是一些投资常用的分论坛 1. 高风险 & 散户大本营 (Meme/逼空) • r/WallStreetBets：懂的都懂，GME 奇迹发源地，高风险期权狂热者。 • r/amcstock & r/GME：专属 Meme 股抱团社区。 • r/pennystocks & r/pennystocksDD：专搞 5 刀以下的低价股（毛票）和深度尽调。 • r/RobinHoodPennyStocks：RH 平台专属的低价股机会。 2. 市场资讯 & 严肃讨论 • r/stocks & r/StockMarket：大盘走势、宏观经济和中级投资者聚集地。 • r/StockMarketNews：纯粹的股市突发新闻和实时更新。 • r/CryptoCurrency：虽然是币圈，但经常讨论强相关的区块链美股概念。 3. 价值投资 & 基本面研究 • r/investing & r/SecurityAnalysis：看财报、算估值，画风最理性的板块。 • r/ValueInvesting：巴菲特信徒，专门挖掘被错杀的低估值股票。 • r/UndervaluedStonks：专注被低估潜力股。 • r/dividendinvesting：适合只求稳、吃股息拿被动收入的玩家。 新手友好 & 其他 • r/Stock_Picks & r/StockAnalysis：找选股灵感和深度技术面/基本面分析。 • r/InvestmentClub：模拟投资组合管理的讨论区。

三台测试机在跑的最新版 OpenClaw，事后的巡检通知表现都还可以，都加了 v2.8 安全思想钢印，这是“OpenClaw极简安全实践指南.md”的新版本，分别对应的模型是： minimax/orbit-20260303 anthropic/claude-opus-4-6 openai-codex/gpt-5.4 我们 @SlowMist_Team 准备继续多花时间来测试，因为之前公布的 v2.7 整体来说挺稳定的。 稳定是安全解决方案最关键的指标之一。慢工出细活…之前的版本见： github.com/slowmist/openc… 再次强调，这份安全思想钢印是交给 OpenClaw 阅读理解并执行的，人类只做决策，用之前务必看好仓库 README 的免责及 FAQ！ 同时补充强调，我们这份的 fork 版本及抄袭版本越来越多（包括 360 出的所谓全网首份OpenClaw安全部署指南，大篇幅抄袭），如果你给你 OpenClaw 投喂了别人给的 md，出任何问题别来找我…😂 顺便说下，我们为什么会出这些与 AI 有关的安全解决方案？我们的安全市场还是聚焦 Crypto 生态，这个生态的许多客户的服务都在拥抱 AI，安全方面反推我们得跟上，然后…AI 也确实很有趣。 Security for AI & Crypto. AI for Security & Crypto😃

so which one is the best?

😅嗯，bb-browser，badboy browser，坏孩子浏览器来了，真的很丧良心，但真的很好用。 现在你可以用 bb-browser site 的方式直接拉到任何网站的信息，目前支持 Reddit、Twitter、GitHub、Hacker News、小红书、知乎、B站、微博、豆瓣、YouTube，50+ 个命令，我会持续更新。 当然能做到信息获取这件事不稀奇，我也是看到 @jakevin7 的 twitter-cli 的启发，才做的。但 bb-browser 的实现方式非常丧良心 — 我是通过 Chrome 插件 + CDP 直接操控你真实的浏览器。不是无头浏览器，不是偷 Cookie，不是模拟请求。你已登录了，它就直接用你的登录态。它直接在浏览器 console 里面跑 eval，以前爬虫最麻烦的登录态、还有各种鉴权都没有了😂。（这种方式真的。。。太作弊了，我都能想到哪些大厂前端发现我在这么搞，会怎么骂我，因为真的很难防） 另外我还在命令行里面埋了 guide 命令，也就是说你只要装了 bb-browser CLI 或 MCP，跟你的 Agent 说"我需要把 XX 网站 CLI 化"，它就能帮你做了！！

Our official CLI for agents github.com/jina-ai/cli

推荐NotebookLM-py作者Tenglin的另一个好用工具。 只需URL，就能抓取网页为Markdown，竟然还支持微信公众号文章。 我感觉比如Obsidian CEO写的defuddle适用场景更多。 已经让它替换了Claude Code自带的fetch指令。 Github地址见评论区